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大数据时代医疗行业存储解决方案引言随着科技的迅猛发展，医疗行业积累了大量的医疗数据。
这些数据包括患者的病历、医学影像、实验室数据等等。
如何有效地存储、管理和分析这些数据已经成为医疗行业面临的挑战。
在大数据时代，医疗行业需要寻求高效的存储解决方案，以满足日益增长的数据量和数据的复杂性。
存储需求分析数据量的增长随着医疗行业的发展，医疗数据的增长速度呈指数级增长。
这些数据涵盖了从住院记录到医学影像、转诊信息以及生命体征监测等多个方面。
因此，存储解决方案需要具备足够的容量来存储这些大规模的数据。
同时，数据的安全性和可访问性也是存储方案需要考虑的重要因素。
数据的复杂性医疗数据的复杂性主要体现在数据的多样性和不同数据源之间的关联。
医疗数据涉及多个领域，如电子健康记录（EHR）、医学影像、实验室数据等等。
这些数据通常采用不同的格式和标准存储，因此存储解决方案需要提供灵活的数据模型，能够支持各种数据格式和标准的存储和访问。
数据处理和分析除了存储医疗数据，存储解决方案还应支持对数据的分析和处理。
医疗行业希望通过分析数据来提供更好的诊断和治疗方案，还可以用于疾病预测和流行病监测等方面。
因此，存储解决方案需要具备高速的数据读写能力，以支持实时或近实时的数据处理和分析。
存储解决方案云存储云存储已经成为存储大数据时代的一种有效解决方案。
云存储提供了高可用性、高可扩展性和灵活性等优势。
医疗行业可以将数据存储在云服务器上，并通过互联网进行访问和管理。
云存储还提供了数据备份和容灾的功能，确保数据的安全性和可用性。
同时，云存储还可以通过多租户机制，实现医疗数据的共享和协作，促进医疗行业的资源整合和信息共享。
分布式存储系统分布式存储系统是另一个适合医疗行业的存储解决方案。
分布式存储系统采用分布式存储架构，将数据分散存储在多个节点上，通过网络连接进行访问和管理。
分布式存储系统具备高可用性、高性能和高可扩展性等特点，能够应对数据量大和数据访问的并发性要求。
简讯国家卫健委：规范健康医疗大数据管理近日，国家卫健委印发《关于印发国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）的通知》，对健康医疗大数据从标准管理、安全管理、服务管理、监督管理等方面加以规范。
文件提出，责任单位应建立严格的电子实名认证和数据访问控制，规范数据接入、使用和销毁过程的痕迹管理，确保健康医疗大数据访问行为可管、可控及服务管理全程留痕，可查询、可追溯，对任何数据泄密泄露事故及风险可追溯到相关责任单位和责任人。
在数据共享方面，国家卫健委负责建立健康医疗大数据开放共享机制，统筹建设资源目录体系和数据共享交换体系，强化对健康医疗大数据全生命周期的服务与管理。
国家卫健委：规范互联网医疗发展近日，国家卫健委发布了《互联网诊疗管理办法（试行）》《互联网医院管理办法（试行）》和《远程医疗服务管理规范（试行）》三个文件，对互联网诊疗进行规范。
文件将互联网诊疗规范为“医疗机构利用在本机构注册的医师，通过互联网等信息技术开展部分常见病、慢性病复诊和互联网＋家庭医生签约服务。
”医疗机构开展互联网诊疗活动应当由取得《医疗机构执业许可证》的医疗机构提出申请，卫生健康行政部门依据《医疗机构管理条例》《医疗机构管理条例实施细则》的有关规定进行审核，在规定时间内作出同意或者不同意的书面答复。
国家卫健委：三级医院要实现电子病历全覆盖近日，国家卫健委发布《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作的通知》，要求医疗机构在住院病历、医嘱等信息系统基础上，优先将电子病历信息化向门诊、药学、护理、麻醉手术、影像、检验、病理等各诊疗环节拓展，全面提升临床诊疗工作的信息化程度。
《通知》提出，到２０１９年底，所有三级医院要达到电子病历应用水平分级评价３级以上，即实现医院内不同部门间数据交换；到２０２０年，要达到分级评价４级以上，即医院内实现全院信息共享，并具备医疗决策支持功能。
国家药监局：集中整治中药饮片质量近日，国家药监局印发了《中药饮片质量集中整治工作方案》，决定在全国范围内开展为期一年的中药饮片质量集中整治。
健康医疗大数据的存储与分析随着科技的不断进步和医疗技术的发展，医疗健康领域的数据量也在不断增长。
这些数据包括患者的电子病历、医生的诊断报告、药品的销售数据等。
而这些海量的医疗数据，如果被科学地存储和分析，就能为医生的医疗决策和医疗研究提供有力的支持。
首先，健康医疗大数据的存储是非常重要的。
医疗数据的种类和数量十分繁多，包括病历、检验报告、影像数据等多种形式。
这些数据的存储需要保证数据的准确性、可靠性和安全性。
在传统的存储方式下，医疗机构往往采用硬盘、光盘等物理设备来存储数据，但是这种方式容易出现设备故障、数据丢失等问题，且存储空间有限。
因此，云存储技术逐渐成为了越来越多医疗机构的选择。
云存储不仅可以提高数据储存的可靠性和稳定性，还能将数据的共享和传输变得更加便捷和高效。
其次，健康医疗大数据的分析也是十分重要的。
通过对医疗数据的分析，我们可以找出患者的潜在疾病风险、研究药品的使用效果、探究医疗资源配置的问题等。
然而，医疗数据的分析也存在一些难点。
首先，医疗数据的量大、种类多，需要针对不同的数据类型采取不同的处理方式。
其次，医疗数据受到隐私保护法律的限制，需要特别关注数据的安全性和隐私性。
针对上述问题，我们需要采用一系列的存储和分析技术来对医疗数据进行有效的管理和挖掘。
其中，用于存储医疗数据的技术主要包括数据库存储技术、分布式文件系统和云存储等。
数据库存储技术对数据进行结构化管理，让数据更易于被查找和分析。
分布式文件系统则可将数据存储在不同的节点上，保证数据的冗余和可靠性。
云存储技术则可将数据存储在云端，实现对数据的快速、便捷和灵活的访问。
在医疗数据分析方面，可以采用数据挖掘、机器学习、深度学习等技术来处理数据。
利用数据挖掘技术，可以发现患者的风险因素，比如高血压、糖尿病等。
利用机器学习技术，可以建立患者的疾病预测模型，为医生的诊疗决策提供参考依据。
利用深度学习技术，可以应用于医学影像的自动诊断。
除此之外，还可以利用大数据技术，进行医疗资源的优化配置和合理使用，提高医疗效率和降低医疗成本。
医疗健康大数据的存储和管理首先，医疗健康大数据的存储需求巨大。
医疗健康大数据包括病患的电子病历、影像资料、基因数据、生理参数、在院监测数据等。
这些数据量庞大、类型多样，需要采用高性能的存储系统来满足实时存取和大规模分析的需求。
传统的关系型数据库已经无法满足这种大数据存储的要求，因此需要使用分布式数据库等新兴技术来处理医疗健康大数据。
其次，医疗健康大数据的隐私保护尤为重要。
医疗健康大数据包含个人敏感信息，如病历、药物使用、基因组等。
确保医疗健康大数据的隐私不被滥用是重要的，尤其是在进行数据共享时。
因此，需要采取匿名化和加密等手段来保护医疗健康大数据的隐私。
此外，需要建立完善的监管机制，加强对医疗机构和科研机构的数据管理和使用的监督和审查。
第三，保障医疗健康大数据的安全和可信。
医疗健康大数据具有高度的机密性和价值性，面临着来自黑客攻击、数据泄露、数据丢失等安全风险。
因此，建立起完善的数据备份和灾难恢复机制是必要的，同时还需要加强数据的加密和防护技术，以确保医疗健康大数据的安全性。
此外，要加强对数据使用方的管理，落实责任制，提高数据使用方的安全意识和合规性，确保医疗健康大数据的可信度。
最后，医疗健康大数据的共享和利用也面临着一些技术挑战。
医疗健康大数据的共享对于促进医疗科研和提供个性化医疗服务具有重要作用。
然而，在共享数据的同时也面临着数据格式不统一、数据集成困难、数据共享协议缺乏等问题。
因此，需要制定标准化的数据格式和共享协议，建立起统一的数据交换平台，以便不同机构之间能够协同共享医疗健康大数据。
此外，还需要开展数据治理和数据安全审计，确保数据共享的合规性和安全性。
综上所述，医疗健康大数据的存储和管理对于提高医疗服务质量和优化资源配置具有重要意义。
为了保障医疗健康大数据的隐私、安全和可信性，需要增强隐私保护、数据安全和共享管理的措施，并解决技术挑战，提高医疗健康大数据的存储和管理能力。
这将为医疗健康领域的创新和发展提供更加强有力的支持。
医疗健康大数据的存储与管理研究随着科技的不断发展，医疗健康领域的大数据应用变得越来越广泛。
医疗健康大数据的存储与管理是保障数据安全与有效利用的重要环节。
本文将探讨医疗健康大数据存储与管理的相关研究。
一、医疗健康大数据的特点医疗健康大数据相较于传统数据具有以下特点：1.规模庞大：医疗健康大数据包含了大量来自医院、科研机构、健康保险等多个来源的数据，数据规模庞大。
2.多样性：医疗健康大数据的来源多样，包括医院信息系统、电子病历、医学影像、基因组学等多个维度的数据。
3.实时性要求高：在医疗健康领域，数据的实时性对决定病患的诊断与治疗至关重要。
二、医疗健康大数据的存储需求医疗健康大数据的存储需求主要包括以下几个方面：1.数据安全性：医疗健康数据属于敏感数据，对数据的安全性要求极高。
安全的存储措施可以包括数据加密、访问控制、备份与灾备等。
2.数据存储容量：医疗健康大数据规模巨大，对存储容量的需求很高。
有效的存储方案需具备大容量、高扩展性和高性能等特点。
3.数据的快速查询与分析：在医疗健康数据中，快速查询与分析对于医生做出准确诊断和制定治疗方案非常重要。
因此，存储方案需要优化数据查询效率。
三、医疗健康大数据的存储技术为满足医疗健康大数据存储的需求，研究人员提出了多种存储技术：1.分布式存储：采用分布式存储架构，将数据存储在多台服务器上，提高数据的可靠性和可用性。
例如，Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
2.云存储：利用云计算技术，将医疗健康数据存储在云平台上。
云存储具有高可扩展性、高可用性和易于管理等特点。
3.图数据库：医疗健康大数据通常存在着复杂的关联关系，图数据库可以更好地存储和查询这些关联关系。
通过使用图数据库，可以提高数据查询的效率和准确性。
四、医疗健康大数据的管理策略为了更好地管理医疗健康大数据，研究人员提出了以下几种管理策略：1.数据标准化：医疗健康数据的来源多样，标准化数据格式可以方便不同机构之间的数据交换和共享。
医疗健康大数据的存储与应用随着医学科技的发展和医疗信息化的普及，医疗健康大数据也愈发丰富，给医疗领域的应用带来了前所未有的机遇。
然而，如何对医疗健康大数据进行科学地存储和有效地应用，成为了当今医学界面临的重要挑战。
一、医疗健康大数据的存储医疗健康大数据的存储，包括数据的采集、清理、预处理、传输、存储等多个环节，而每个环节都需要精细的设计和认真的实践。
首先，数据采集是存储医疗健康大数据的第一步。
医疗健康大数据的采集主要包括电子病历、实验室检查报告、医疗影像、生命体征、问卷调查等多个方面。
它们的数据格式和数量通常不同，如何实现不同格式的数据采集是医疗健康大数据存储的第一个难点。
其次，数据清理和预处理，是保证数据质量的基础。
数据清理主要是为了筛选有用的数据并去除无用或错误数据，以避免对后面数据分析造成影响。
而数据预处理则是基于清洗后的数据作进一步的处理，如统计分析，建立数学模型等，以获得更准确的数据信息。
再者，数据传输的安全和稳定也是非常重要。
医疗健康大数据的传输主要是通过网络实现，因此在网络传输过程中，数据加密和传输通道的监控和维护，可以大大增强数据传输的安全和稳定性。
最后，数据存储是医疗健康大数据存储的关键。
数据存储包括了数据的结构选择、存储设施选择、数据安全等各个方面。
不同类型和格式的数据选择不同种类的数据库来存储，如关系数据库、分布式数据库、无SQL数据库等。
而数据隐私和安全保护，则是加强数据安全的一大措施。
实现数据的高效存储和隐私安全保护，对于医疗健康大数据的应用起着至关重要的作用。
二、医疗健康大数据的应用医疗健康大数据的应用在医学领域各个方面表现得越来越普遍，与临床医学、医学研究、公共卫生等诸多领域相结合，发挥了越来越重要的作用。
首先，临床医学是医疗健康大数据应用的重要领域。
临床医学在日常工作中，需要大量地处理、存储和使用患者的各类信息。
医疗健康大数据提供了更广泛和深入的数据信息，以辅助临床医师做出更为准确和科学的诊疗决策。
医疗健康大数据的存储与安全保障近年来，随着互联网和信息技术的不断发展，医疗健康大数据的应用越来越广泛，成为了医疗健康领域的重要组成部分。
然而，医疗健康大数据的存储与安全保障问题也越来越受到人们的关注。
本文将重点讨论医疗健康大数据的存储与安全保障问题。
一、医疗健康大数据的存储1. 存储介质的选取医疗健康大数据是由大量的医疗和健康信息组成的，因此需要使用高效、安全的存储介质。
目前，大多数医疗机构采用磁盘阵列或者高速网络存储器进行数据存储。
这些存储介质可以快速读取和写入数据，并提供高可靠性和容错性，保证了数据的安全性和稳定性。
2. 数据备份与恢复对于医疗健康大数据这样的重要数据，一定要做好数据备份和恢复的工作。
备份是指将数据的副本存储在不同的存储介质中，以避免数据意外丢失或损坏。
恢复是指在数据意外丢失或损坏时，从备份中恢复数据。
医疗机构应该定期对数据进行备份，并验证备份的完整性和可用性。
同时，应该建立快速恢复机制，保证在数据丢失或损坏时，数据可以快速恢复。
二、医疗健康大数据的安全保障1. 数据权限管理医疗健康大数据涉及到大量的个人隐私信息，因此必须建立健全的数据权限管理制度。
数据权限管理应该包括数据的访问权限、修改权限、删除权限等。
对于医疗机构内部的工作人员，应该根据其工作职责分配相应的权限，禁止私自使用、修改或删除数据。
对于外部人员，如研究机构或合作伙伴，应该签署保密协议，并根据需要授权相应的数据权限。
2. 数据加密与传输安全医疗健康大数据在传输和存储过程中，可能会遭到黑客攻击或非法窃取。
因此，对于敏感数据，应该采用先进的加密算法进行加密。
在数据传输过程中，应该采用安全的协议和加密技术，如SSL和TLS等，确保数据传输过程中不被窃听或篡改。
3. 系统和应用程序安全医疗健康大数据系统和应用程序的安全性也是保证数据安全的关键。
医疗机构应该建立健全的安全管理制度，对系统和应用程序进行定期的漏洞扫描和安全检测。
医院医疗大数据的安全存储与资源共享机制随着医疗技术的不断发展和医疗信息化的推进，医院积累的医疗大数据量快速增长。
这些医疗大数据对于医疗研究、临床决策和公共卫生等方面非常有价值。
然而，医疗大数据的安全存储和合理共享成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍医院医疗大数据的安全存储与资源共享机制。
一、医疗大数据安全存储的需求医疗大数据存储需具备高效性、安全性和可扩展性等特点。
高效性要求存储系统具备快速的数据读写能力，保证数据的及时访问。
安全性要求医疗大数据存储系统能够保护患者隐私，防止数据泄露或被非法访问。
可扩展性要求存储系统能够根据医院的需求进行扩容，满足不断增长的数据量。
为了满足这些需求，医院医疗大数据安全存储可以采用以下的机制：1. 分布式存储系统分布式存储系统基于多个存储节点的分布式架构，可以实现数据的分布式存储和管理。
这种架构可以提高数据的读写效率，同时也增强了系统的安全性。
在分布式存储系统中，可以通过数据分片和冗余备份的方式保障数据的可靠性，防止数据丢失。
2. 数据加密和访问控制医疗大数据中包含大量的敏感信息，如患者的个人身份信息和病历数据等。
为了保护这些敏感信息不被非法获取，可以采用数据加密的方式对数据进行保护。
同时，也需要建立完善的访问控制机制，只有经过授权的人员才能够访问和修改数据。
3. 数据备份和灾备机制医院医疗大数据的安全存储还需要建立完善的数据备份和灾备机制。
数据备份可以保证数据的安全性和可靠性，可以在数据损坏或丢失时快速恢复。
灾备机制可以保证系统的高可用性，当出现硬件故障或自然灾害等情况时，数据仍然能够正常访问。
二、医疗大数据资源共享的机制医疗大数据资源共享能够促进医疗研究、提高临床决策的准确性，并促进医疗服务的协同发展。
然而，医疗大数据的共享需要考虑隐私保护和数据安全等因素。
为了实现医疗大数据的合理共享，可以采取以下机制：1. 匿名化处理在共享医疗大数据之前，需要对其中的个人身份信息进行匿名化处理，确保患者的隐私得到保护。
医疗健康大数据的存储与处理技术随着医疗技术的不断进步和信息化水平的不断提高，医疗健康大数据的应用已成为一个热门话题。
医疗健康大数据的存储与处理技术是保证医疗健康大数据有效利用的关键，本文将从这一角度进行探讨。
一、医疗健康大数据的现状医疗健康大数据是指通过多种途径收集、获得医疗信息数据、医疗卫生事件大数据等，通过有效地融合、分析和应用这些数据，挖掘更深入、更准确的医疗信息、知识和规律，支撑医疗信息化建设和智慧医疗发展的重要资源。
医疗健康大数据的应用范围广泛，如医疗研究、临床指南制定、疾病诊断、流行病控制、医疗资源配置等方面都具有非常重要的作用。
已经有不少国家和地区开始加强相关的医疗健康大数据的建设和应用，使得医疗健康大数据得以全面普及和深度应用。
二、医疗健康大数据的存储技术医疗健康大数据的存储是医疗健康大数据应用的第一步，医疗健康大数据的存储要求高效、高可靠、高安全。
如何满足这些要求是医疗健康大数据存储的核心问题。
1、分布式存储医疗健康大数据量巨大，传统的存储方法已难以满足需求。
分布式存储是目前医疗健康大数据存储的主流技术，分布式存储可以将医疗健康大数据分配于多个节点上，提升存储系统的可靠性和性能。
2、云存储云存储是一种基于云计算的存储方式，可以提供高效、安全的存储服务。
与传统存储相比，云存储能够使企业更灵活地管理存储资源，同时还具有更优异的数据保护、备份、恢复能力。
三、医疗健康大数据的处理技术医疗健康大数据的存储只是第一步，如何对存储的数据进行有效的分析和处理有着非常关键的作用。
医疗健康大数据处理技术的发展，对于医疗诊断、治疗效果、疾病预测等方面都具有非常重要的意义。
1、数据挖掘医疗健康大数据挖掘是一种广泛使用的技术，它可以通过分析海量的医疗健康数据，从中挖掘出隐藏的信息和知识。
这项技术可以为医生提供更精确的诊断和疗效评估，为医疗科研提供数据支持。
2、人工智能人工智能是现代医学发展的重要推动力量。
医疗大数据的存储和分析随着社会的不断发展和进步，医疗领域的各个方面也在不断地向前推进。
其中，医疗大数据的存储和分析也逐渐成为了医疗领域的热门话题。
在这篇文章中，我们将会从数据存储和数据分析两个方面来详细地探讨医疗大数据的问题。
一、医疗大数据的存储医疗大数据的存储是指将海量的医疗数据进行分析和分类，并将其存储到特定的数据库中。
在进行医疗大数据的存储时，我们需要注意以下几个问题：1. 数据的来源在进行医疗大数据的存储时，需要考虑数据的来源。
一般来说，医疗数据的来源主要有以下几种：（1）医院信息系统中的数据。
（2）医学实验室的检测数据。
（3）患者的医疗记录和健康档案。
（4）科学研究和学术交流中的数据。
2. 数据的存储在进行医疗大数据的存储时，需要考虑数据的存储方式。
常见的医疗大数据存储方式包括关系型数据库和非关系型数据库。
其中，对于关系型数据库，我们需要考虑数据表的设计、数据关系的建立等问题；对于非关系型数据库，我们需要考虑数据的分片、容错等问题。
3. 数据的安全在进行医疗大数据的存储时，需要充分考虑数据的安全性。
为了保证医疗大数据的安全，我们需要采取一系列安全措施。
例如，对于医疗大数据的访问需要进行权限控制；对数据进行加密和备份等。
二、医疗大数据的分析医疗大数据的分析是指通过各种统计和数据分析工具，对海量的医疗数据进行分析和挖掘。
在进行医疗大数据的分析时，我们需要注意以下几个问题：1. 数据的预处理在进行医疗大数据的分析时，我们需要对原始数据进行清洗和预处理。
例如，去除重复数据、缺失数据的处理等。
2. 数据的挖掘在进行医疗大数据的分析时，我们需要根据不同的需求选择合适的数据挖掘技术。
例如，分类、聚类、关联规则挖掘等。
3. 数据的可视化在进行医疗大数据的分析时，我们需要将结果进行可视化。
通过可视化，我们可以更清晰直观地了解数据的分布和关系，从而为医疗决策提供依据。
4. 数据的应用在进行医疗大数据的分析时，需要考虑数据的应用。
卫健委明确：健康医疗大数据需境内存储——简评《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》安杰律师事务所杨洪泉陈扬2018年9月15日，国家卫生健康委员会（“卫健委”）在其官网发布了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》（“《管理办法》”）。
《管理办法》已于2018年7月12日生效并施行。
《管理办法》将对医疗卫生行业数据和网络安全实践产生深远的影响。
本文对《管理办法》的立法背景和重要内容进行解读，并对医疗卫生单位和相关企事业单位可能面临的监管趋势进行预判。
一、立法背景2016年颁布的《中华人民共和国网络安全法》（“《网络安全法》”）第三十七条规定：“关键信息基础设施的运营者在中华人民共和国境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储。
因业务需要，确需向境外提供的，应当按照国家网信部门会同国务院有关部门制定的办法进行安全评估；法律、行政法规另有规定的，依照其规定。
”本条虽然只有寥寥数语，却涵盖了“关键信息基础设施”、“重要数据”、“境内存储”、“数据出境安全评估”几个重要概念，而由此而引起的数据本地化存储和数据出境问题已成为企业数据和网络安全合规中最为关注的风险点。
2017年4月11日，国家互联网信息办公室（网信办）公布《个人信息和重要数据出境安全评估办法（征求意见稿）》（“《评估办法》”），将数据出境安全评估的责任主体由关键信息基础设施运营者扩展至所有网络运营者，并规定了安全评估的适用范围、评估程序、监管机构、评估内容等基本规则。
2017年5月27日，全国信息安全标准化技术委员会（信安标委）发布《信息安全技术数据出境安全评估指南（草案）》（“《评估指南》”），并于同年8月又发布了《评估指南》第二稿。
该《评估指南》对境内运营、数据出境、重要数据等概念进行了明确，对安全评估予以细化。
2018年7月，网信办公布《关键信息基础设施安全保护条例（征求意见稿）》（“CII 条例”），其中规定：“下列单位运行、管理的网络设施和信息系统，一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的，应当纳入关键信息基础设施保护范围：政府机关和能源、金融、交通、水利、卫生医疗、教育、社保、环境保护、公用事业等行业领域的单位……”尽管《评估办法》、《评估指南》和《CII条例》尚未正式颁布，有关中国关键信息基础设施及数据出境的法律框架未能得窥全貌，但根据上述几个征求意见稿以及《网络安全法》的原则性规定不难看出，医疗卫生单位将被纳入“关键信息基础设施运营者”的范畴进行管理，并将承担数据本地化、数据出境安全评估等法律义务。
在上述背景下，卫健委根据《网络安全法》等法律法规和《国务院关于印发深化标准化工作改革方案的通知》、《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》、《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等文件，结合福建、江苏、山东、安徽、贵州五省健康医疗大数据中心试点的经验，研究制定了《管理办法》，对健康医疗大数据从适用范围、标准管理、安全管理和服务管理等方面进行规范。
二、适用范围健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，《管理办法》第四条规定“本办法所称健康医疗大数据，是指在人们疾病防治、健康管理等过程中产生的与健康医疗相关的数据。
”从文义来看，“健康医疗大数据”的定义较为宽泛，既包括具体到人的微观数据，也包括统计、分析类型的宏观数据。
此外，医疗卫生机构日常处理的患者诊疗和病历信息是应有之义，但该定义似乎也可涵盖药品、医疗器械企业掌握的和患者/试验对象有关的临床试验数据、不良反应数据、政府和相关机构掌握的人口健康数据、遗传资源数据等。
但上述各类数据在实践中是否按《管理办法》由卫生健康行政部门监管，或是按其他监管部门（例如药监局）的有关规定进行监管，仍有待观察。
《管理办法》第五条规定“本办法适用于县级以上卫生健康行政部门（含中医药主管部门，下同）、各级各类医疗卫生机构、相关单位及个人所涉及的健康医疗大数据的管理。
”第六条规定：“各级各类医疗卫生机构和相关企事业单位是健康医疗大数据安全和应用管理的责任单位。
”由于《管理办法》将模糊的“相关企事业单位”也纳入“责任单位”的范围，我们认为，在实践中“企事业单位”是否将受《管理办法》规范，将取决于此类企事业单位是否处理“健康医疗大数据”。
由于“健康医疗大数据”和“相关企事业单位”的定义较为宽泛，制药企业及医疗器械企业需特别关注是否其是否处理健康医疗大数据、是否有可能被认为是“责任单位”并承担《管理办法》下的诸多义务。
三、标准管理《管理办法》明确了开展健康医疗大数据标准管理工作的原则，以及各级卫生健康行政部门的工作职责。
根据《管理办法》的要求，卫健委将发挥统筹领导作用，卫生健康行政部门应当对健康医疗大数据标准的实施加强引导和监督，卫健委鼓励医疗卫生机构、科研教育单位、相关企业或行业协会、社会团体等参与健康医疗大数据标准制定工作。
公民、法人或者其他组织可提出制修订健康医疗大数据标准的立项建议，并提交相应标准项目建议书。
同时，卫健委提倡多方参与协作机制，由各相关单位组成协作组参与标准起草工作。
四、安全管理针对健康医疗大数据的安全管理，卫健委明确了健康医疗大数据安全管理的范畴，要求责任单位建立健全相关安全管理制度、操作规程和技术规范、落实“一把手”负责制、加强安全保障体系建设，保障健康医疗大数据安全。
涉及国家秘密的健康医疗大数据的安全、管理和使用等，按照国家有关保密规定执行。
《管理办法》规定责任单位需遵守的具体安全管理要求主要包括：•【数据分类、备份和加密认证】采取数据分类、重要数据备份、加密认证等措施保障健康医疗大数据安全。
•【数据容灾备份】建立可靠的数据容灾备份工作机制，定期进行备份和恢复检测，确保数据能够及时、完整、准确恢复，实现长期保存和历史数据的归档管理。
•【等级保护和关键信息基础设施管理】按照国家网络安全等级保护制度要求，加强健康医疗大数据相关系统安全保障体系建设，提升关键信息基础设施和重要信息系统的安全防护能力，确保健康医疗大数据关键信息基础设施和核心系统安全可控。
健康医疗大数据中心、相关信息系统等均应开展定级、备案、测评等工作。
•【产品和服务提供者遵守网络安全审查制度】健康医疗大数据相关系统的产品和服务提供者应当遵守国家有关网络安全审查制度，不得中断或者变相中断合理的技术支持与服务，并应当为健康医疗大数据在不同系统间的交互、共享和运营提供安全与便利条件。
•【依法使用健康医疗大数据、保护公民隐私】依法依规使用健康医疗大数据有关信息，提供安全的信息查询和复制渠道，确保公民隐私保护和数据安全。
•【在授权范围内使用健康医疗大数据】严格规范不同等级用户的数据接入和使用权限，并确保数据在授权范围内使用。
任何单位和个人不得擅自利用和发布未经授权或超出授权范围的健康医疗大数据，不得使用非法手段获取数据。
•【电子实名认证和数据访问控制】建立严格的电子实名认证和数据访问控制，规范数据接入、使用和销毁过程的痕迹管理，确保健康医疗大数据访问行为可管、可控及服务管理全程留痕，可查询、可追溯，对任何数据泄密泄露事故及风险可追溯到相关责任单位和责任人。
•【人才培养和人员资质】建立健全健康医疗大数据安全管理人才培养机制，确保相关从业人员具备健康医疗大数据安全管理所要求的知识和技能。
•【安全检测和预警】建立健康医疗大数据安全监测和预警系统，建立网络安全通报和应急处置联动机制，开展数据安全规范和技术规范的研究工作，不断丰富网络安全相关的标准规范体系，重点防范数据资源的集聚性风险和新技术应用的潜在性风险。
•【安全事件报告和处置】发生网络安全重大事件，应当按照相关法律法规和有关要求进行报告并处置。
上述各项安全管理要求中值得特别注意的是，尽管《评估办法》、《评估指南》和《CII条例》尚未正式颁布，但《管理办法》已将“责任单位”（即“各类医疗卫生机构和相关企事业单位”）默认为《网络安全法》下的“关键信息基础设施”的运营者，应根据网络等级保护要求开展定级、备案、测评等工作，并确保健康医疗大数据关键信息基础设施和核心系统安全可控。
五、服务管理《管理办法》规定责任单位需遵守的服务管理要求主要包括：•【服务管理原则】责任单位实施健康医疗大数据管理和服务，应当按照法律法规和相关文件规定，遵循医学伦理原则，保护个人隐私。
•【管理制度】责任单位应当根据本单位健康医疗大数据管理的需求，明确相应的管理部门和岗位，按照国家授权，实行“统一分级授权、分类应用管理、权责一致”的管理制度，并建设相应的健康医疗大数据信息系统作为技术和管理支撑。
•【标准和程序】责任单位采集健康医疗大数据，应当严格执行国家和行业相关标准和程序，符合业务应用技术标准和管理规范，做到标准统一、术语规范、内容准确，保证服务和管理对象在本单位信息系统中身份标识唯一、基本数据项一致，所采集的信息应当严格实行信息复核终审程序，做好数据质量管理。
•【数据本地化存储和出境安全评估】责任单位应当具备符合国家有关规定要求的数据存储、容灾备份和安全管理条件，加强对健康医疗大数据的存储管理。
健康医疗大数据应当存储在境内安全可信的服务器上，因业务需要确需向境外提供的，应当按照相关法律法规及有关要求进行安全评估审核。
•【服务提供商的选择】责任单位选择健康医疗大数据服务提供商时，应当确保其符合国家和行业规定及要求，具备履行相关法规制度、落实相关标准、确保数据安全的能力，建立数据安全管理、个人隐私保护、应急响应管理等方面管理制度。
•【健康医疗大数据的委托处理】责任单位委托有关机构存储、运营健康医疗大数据，委托单位与受托单位共同承担健康医疗大数据的管理和安全责任。
受托单位应当严格按照相关法律法规和委托协议做好健康医疗大数据的存储、管理与运营工作。
•【健康医疗大数据的公开】责任单位向社会公开健康医疗大数据时，应当遵循国家有关规定，不得泄露国家秘密、商业秘密和个人隐私，不得侵害国家利益、社会公共利益和公民、法人及其他组织的合法权益。
【健康医疗大数据的共享】国家卫生健康委员会负责按照国家信息资源开放共享有关规定，建立健康医疗大数据开放共享的工作机制，加强健康医疗大数据的共享和交换，统筹建设健康医疗大数据上报系统平台、信息资源目录体系和共享交换体系。
上述各项服务管理要求中值得特别注意的是，《管理办法》要求健康医疗大数据应当存储在境内安全可信的服务器上，因业务需要确需向境外提供的，应当按照相关法律法规及有关要求进行安全评估审核。
上述要求与卫健委将健康医疗大数据的“责任单位”视为关键信息基础设施运营者一脉相承，符合《网络安全法》的原则性规定。
对于涉外医疗卫生机构及企事业单位（例如外资医院和健康管理机构）而言，如此前健康医疗大数据并未在境内存储，则需尽快考虑在境内租用可信数据中心或云服务提供商的服务，对于业务需要确需出境的，亦需尽快履行安全评估的义务。
